[发明专利]一种基于混合卷积神经网络的垃圾分类方法有效
| 申请号： | 201911383091.0 | 申请日： | 2019-12-27 |
| 公开（公告）号： | CN111144496B | 公开（公告）日： | 2022-11-18 |
| 发明（设计）人： | 石翠萍;谭聪;苗凤娟;刘文礼;王天毅 | 申请（专利权）人： | 齐齐哈尔大学 |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/77;G06V10/82;G06N3/04 |
| 代理公司： | 哈尔滨市松花江专利商标事务所 23109 | 代理人： | 时起磊 |
| 地址： | 161006 黑龙江*** | 国省代码： | 黑龙江;23 |
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| 摘要： | 一种基于混合卷积神经网络的垃圾分类方法，它属于垃圾分类回收技术领域。本发明解决现有方法对垃圾分类的精度低、且需要的训练时间长的问题。本发明的混合卷积神经网络模型灵活运用了卷积层、批标准化、最大池化层和全连接层，将BN批标准化用于每层卷积层和全连接层之后，进一步增强模型提取特征的能力，使各层作用充分发挥，进而得到较好的分类结果。利用BN层的正则化效果，适当的加入最大池化层对特征进行统计，减少特征维度，提高表征能力，且能够很好拟合，收敛速度快、参数量少、计算复杂度低，较传统卷积神经网络有明显优势。同时，模型采用SGDM+Nesterov的优化器，最终模型在图像上的分类准确率达到92.6％。本发明可以应用于生活垃圾分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 卷积 神经网络 垃圾 分类 方法 | ||
【主权项】：
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